データサイエンス - 愛知県 の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下、全てのご経験をお持ちの方 ・製造業における技術業務の経験(開発設計・生産技術・品質保証など) ・データサイエンスの実務経験(企画、分析、実装など) 【職種名】 データサイエンス推進の企画・実行 【仕事内容】 同社にて、データサイエンス(SQC※、機械学習など)の推進をご担当いただきます。※Statistical Quality Control(統計的品質管理) ・製造業の課題に対するデータサイエンスを活用した解決の実行支援 ・データサイエンスの推進施策の立案、実行 【具体的には】 ・機械学習を活用した問題解決の支援（画像認識、予兆検知、最適化、予測、自然言語処理

仕事内容【応募資格】 [必須] ■必須条件: 下記すべて必須 ・製造業における技術業務の経験(開発設計・生産技術・品質保証など) ・データサイエンスの実務経験(企画、分析、実装など) ■歓迎条件: ・QC検定 ・AI開発、実装の経験 ・ディープラーニングG検定、E資格 【職種名】 【愛知／刈谷市】データサイエンス推進の企画・実行 【仕事内容】 ■業務内容: データサイエンス(SQC※、機械学習など)の推進をお任せします。 ※Statistical Quality Control(統計的品質管理) ・製造業の課題に対するデータサイエンスを活用した解決の実行支援

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜必須＞ ・コンピュータサイエンスに関する素養を有し、アイデアを適切に実装・評価することができる方 ・機械学習、画像処理、自然言語処理、データベース、ヒューマンインタフェース・インタラクションなどに関する研究経験のある方 【職種名】 ＜長久手＞自動車メーカー研究所のAI/データサイエンス研究 【仕事内容】 【期待する役割】 入社後、OJTを通じて業務への理解を深めていただきます 将来的には部門の中核となるような活躍を期待します 【仕事内容】 1) データ収集が必ずしも容易ではないAIの応用領域において、高性能・高信頼なAIを構築するための方法論に関する研究を行う 具

仕事内容【応募資格】 [必須] ・AI・機械学習を活用したシステムの設計・開発経験2年以上 ・Pythonによるアプリケーション開発経験 ・データ分析に基づく業務改善・意思決定支援の経験、または業務システムの設計・開発経験 [歓迎] ・経営分析・サプライチェーン分析・原価分析のいずれかでのデータ分析経験 ・統計的手法（時系列分析・シミュレーション等）と生成AIを組み合わせた分析の経験 ・RAGシステムの設計・構築、またはAIエージェントの設計・実装経験 ・業務自動化・業務改善プロジェクトの推進経験 ・クラウド環境（AWS/Azure）でのアプリケーション開発・環境構築経験 【求める人物像】 ・新しい技

仕事内容【データサイエンティスト】データサイエンスG KINTOテクノロジーズ株式会社 - トヨタグループのモビリティサービスの世界展開を、テックドリブンで支える技術集団 仕事内容 トヨタグループ各社のビジネス課題を解決するプロジェクトに、チームの一員として取り組むポジションです。案件の多くは、要件が固まりきっていない不確実性の高い状態から始まります。上位メンバーと共に仮説検証を重ね、課題定義からモデル運用までの一連のプロセスを、実務を通じて学びながら成長していただきます。 ・具体的な業務内容・ ・データの探索的分析・可視化による課題の理解と仮説構築 ・SQLを用いたデータ抽出・加工 ・上位メン

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・Pythonによるコーディング経験 ・統計学（2級相当）の知見 ・顧客折衝を含む要件定義の実務経験 ・Python、SQLによる実務経験（3年以上） ・機械学習・深層学習・生成AIを活用して課題を解決した経験 ・Dockerを用いた環境構築の経験 ・Gitを用いたバージョン管理の経験 ・データを活用して課題解決をした経験 【職種名】 【愛知】データサイエンス（平均残業21H/日系最大手） 【仕事内容】 以下のような戦略立案から実装・定着まで幅広いテーマに携わっていただきます。 ・顧客データ（外部データを含む）の分析・可視化 ・統計解析・機械学習・AIモデルの

仕事内容【応募資格】 [必須] ■必要経験： ・データパイプライン業務経験 [歓迎] ■歓迎経験： ・データサイエンス、機械学習の経験 【職種名】 データパイプライン担当【名古屋市中区】 【仕事内容】 大手自動車部品メーカーの技術部門子会社にて、データパイプライン担当として従事頂きます。 【具体的な業務内容】 ・データパイプラインの構築・運用 ・各部署で管理されているデータを統合し、一元管理するためのシステムの構築 ・データの可視化や分析に必要なツールの導入、運用も行い、会社全体でのデータマネジメントを強化 ※部署の新設に伴い、マネジメントポジションの採用も予定していますので、その後の部下育成やプロジ

勤務時間10:00～22:00の間でご自身の都合の良い時間帯で勤務できます。 基本的に週12時間以上の勤務時間が必要です。 事前に相談いただければ、大学の試験期間やインターンのための稼働時間の調整も可能です。 基本はフルリモート、出社も可能です。

仕事内容本気のエンジニア大募集◎現場で実践！リアルな課題解決に挑戦できる仕事♪ 論文精読から実装まで！ 機械学習研究エンジニア（Python/PyTorch/TensorFlow） 実務経験不問、フルリモート、完全フレックス 機械学習に関連するアルゴリズムの実装や研究支援を行っていただきます。 弊社は画像、動画、点群、時系列データに対する深層学習認識アルゴリズムの実装を強みとしています。 これらの分野の最先端アルゴリズムの調査、実装を手伝ってくれる機械学習研究アルバイトを募集します。 主な業務は、最新の英語論文を読み解き、それに基づいてアルゴリズムを実装することです。 また、公開されている実装

仕事内容データサイエンスグループについて データサイエンスGは、トヨタグループ各社の戦略的なビジネス課題を、データと数理の力で解決することをミッションとする組織です。デジタル戦略部（63名）に属しています。（2026年7月1日時点） クルマのサブスク『 KINTO 』をはじめ、グループ各社から寄せられる事業課題の案件を中心に活動しています。AI技術を業務に実装する組織がある一方で、私たちはその手前にある「そもそも何を解くべきか」を定義する役割を担います。ビジネス課題を「なぜ」から問い直して分析可能な問いへと翻訳し、仮説検証を重ねて、まだ答えのない問いにモデルという形で解を導き出す、研究開発（R&am

仕事内容【応募資格】 [必須] ・製造業における技術業務の経験（開発設計・生産技術・品質保証など） ・データサイエンスの実務経験（企画、分析、実装など） [歓迎] ・QC検定、 ・AI開発、実装の経験、 ・ディープラーニングＧ検定、Ｅ資格、 ・Python、 ・Matlab、 ・機械学習のしくみ構築、 ・SQCの実務経験、 ・品質管理の教育企画、 ・TOEIC600点以上 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 データサイエンス推進の企画・実行（年収580万円～1120万円） 【仕事内容】 ～～～世界をリードする２つの事業領域～～～トヨタグループの源流企業である豊田自動織機は、豊田

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下全てのご経験をお持ちの方 ・リサイクル・分離・抽出・材料再生など、プロセス科学に基づく実験経験を有すること ・Python 等を用いたデータ解析や、インフォマティクス・シミュレーションに関する基礎的な素養を有すること 【職種名】 材料リサイクル技術（電池リサイクル × 実験 × データサイエンス） 【仕事内容】 ■同社にて、二次電池の次世代リサイクル技術に関する研究をご担当いただきます。 【具体的には】 材料リサイクルの実験を中心に、分離・抽出・再生などのプロセス科学の観点から、新しいリサイクル方式の探索・検証を行います。 実験で得られたデータを解析して機構理解や

仕事内容【応募資格】 [必須] ■プロジェクトマネジメントのご経験 ■ソフトウェア開発のご経験 ■DXによる業務改善のご経験 （資格・知識） ■データサイエンティスト検定をはじめとした、データ分析業務の知識をお持ちの方 ■ITパスポートをはじめとした、IT関連の基礎的な知識をお持ちの方 [歓迎] ■AIを活用した業務変革のご経験 ■具現化の経験があると望ましい 【職種名】 AIによる3D生成・データサイエンス／ノンコアフレックスタイム制／在宅可／愛知県名古屋市 【仕事内容】 【東証プライム上場の大手電力会社】同社にて、グループの各部門の課題ならびに、社会の課題を把握し課題解決を図るための、技術研究開発

仕事内容データサイエンスグループについて データサイエンスGは、トヨタグループ各社の戦略的なビジネス課題を、データと数理の力で解決することをミッションとする組織です。デジタル戦略部（63名）に属しています。（2026年7月1日時点） クルマのサブスク『 KINTO 』をはじめ、グループ各社から寄せられる事業課題の案件を中心に活動しています。AI技術を業務に実装する組織がある一方で、私たちはその手前にある「そもそも何を解くべきか」を定義する役割を担います。ビジネス課題を「なぜ」から問い直して分析可能な問いへと翻訳し、仮説検証を重ねて、まだ答えのない問いにモデルという形で解を導き出す、研究開発（R&am

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ■ 機械学習・データサイエンス領域における実務経験（3年以上） ■ 構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析・モデリング経験 ■ Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル開発経験 ■ 機械学習モデルの評価・改善・運用に関する実務経験 ■ データ分析プロジェクトにおける技術リード、またはプロジェクト推進経験 ■ 顧客や社内関係者と連携しながら課題解決を推進した経験 ■ 日本語による高度なコミュニケーション能力（N1相当） 【歓迎要件】 ■ 金融業界におけるデータ活用・AIモデル開発経験 ■ 市場分析、需要予測、与信、不正検知等のモデリング経験

仕事内容【仕事内容】 データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するためのデータ分析業務を担当していただきます。 入社後2か月間の研修を通じて基礎スキルを身につけたうえで、プロジェクトに参画します。 ■業務内容の一例 ・顧客企業の保有データを用いた分析業務（売上分析、顧客分析、業務改善分析など） ・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築 ・統計手法や機械学習モデルの設計・構築 ・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案 ・AI技術を活用した解析支援（例：論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装） 業務内容の変更範囲：会社の定める業務の範囲 【給与

仕事内容【応募資格】 [必須] ・Pythonを用いた統計処理、機械学習、深層学習の実務経験 ・製造業における生産技術、保全技術、品質管理のいずれかのご経験 ・外観検査、作動音検査、異常検知、自動化、予兆検知、要因解析いずれかの経験 [歓迎] ・プロジェクトマネジメントのご経験 ・製造現場データを用いたデータ解析、AI開発、システム構築のご経験 ・クラウド（AWS, Azure等）環境での開発・運用経験 ・統計検定、G検定、E検定、AWS認定などの資格 ・半導体、自動車部品、精密機器、化学業界などでのご経験 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【データサイエンス】AIを活用したス

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれも必須 ・機械学習・ディープラーニング等に関する知識 ・ビジネスにデータサイエンスを活用した実務経験 【職種名】 データサイエンティスト＜SAIG＞ 【仕事内容】 ■世界最先端のディープラーニングを中心とする機械学習技術をベースとして、顧客企業の抱える重要課題に挑戦する、先進的プロジェクトのリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データサイエンス領域におけるプロジェクトマネジメント、あるいはメンバーとしてエンジニアリング、デリバリの推進 ・最先端技術を取り入れた、データサイエンスサービス・ソリューション企画、実行 ・データサイエンス案件の獲得、またそれ

仕事内容ＰａｙＰａｙカード株式会社 【在宅中心】データ活用企画推進◆ビジネス貢献×データサイエンススキルを活かす 【仕事内容】 【在宅中心】データ活用企画推進◆ビジネス貢献×データサイエンススキルを活かす 【具体的な仕事内容】 ◎データサイエンティストとしての技術知見を活かし、会社の売り上げ向上およびコスト削減を実現することがミッションの組織です。 各種プロジェクトの企画（経営層への提案もあり）・推進・運用をお任せします。 ◎PayPay・PayPayカードが保有する膨大で多様なデータを活用し、事業成長に直結する分析・AI 活用に挑戦できます。 ◎テーマ設定や課題発掘から、分析・施策実行・効果検

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データサイエンス/機械学習の実務経験 ・Python技術スタックに関する知識・実務経験（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・日本国内に在住していること ・学士号（理系） ・ビジネスレベルの日本語力と日常会話レベルの英語力 [歓迎] ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験 ・コンテナ化ソリューションの経験（Docker、Kubernetes、AWSの活用） ・プログラミング言語の知識 ・金融領域への理解 ・研究論文を理解し、独自に実装できる能力 【職

仕事内容株式会社豊田自動織機 【愛知/刈谷】データサイエンス推進│製造業の品質課題を機械学習とSQCで解決◆在宅可 【仕事内容】 【愛知/刈谷】データサイエンス推進│製造業の品質課題を機械学習とSQCで解決◆在宅可 【具体的な仕事内容】 ～トヨタグループの源流企業/家賃補助・寮社宅完備/世界をリードする２つの事業領域を有するグローバルメーカー/WLBを叶える働き方～ ■業務内容： データサイエンス（SQC※、機械学習など）の推進をお任せします。 ※Statistical Quality Control（統計的品質管理） ・製造業の課題に対するデータサイエンスを活用した解決の実行支援 ・データサイ